KI in den Biowissenschaften Marktgröße

Marktanalyse für KI in den Biowissenschaften

Die Marktgröße für KI in den Biowissenschaften wird im Jahr 2024 auf 2,88 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2029 8,88 Milliarden US-Dollar erreichen, was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 25,23 % im Prognosezeitraum (2024–2029) entspricht

Der COVID-19-Ausbruch hat tiefgreifende und nachhaltige Auswirkungen auf die Gesundheits- und Biowissenschaftsbranche. Der Ausbruch hat dazu geführt, dass sich Life-Science-Organisationen auf Unterbrechungen in der Lieferkette und in der klinischen Entwicklung sowie auf finanzielle Herausforderungen einstellen mussten, die zuvor undenkbar gewesen wären. Kurzfristig werden Gesundheitsorganisationen Innovationen beschleunigen, um auf die Krise zu reagieren. Diese Investitionen würden es Gesundheitsorganisationen nach COVID-19 ermöglichen, die Erbringung und Finanzierung von Gesundheitsleistungen zu überdenken und so die zunehmende Einführung von KI in der Biowissenschaftsbranche anzukurbeln

• Darüber hinaus erlebt die Branche einen Wandel aufgrund des zunehmenden Kostendrucks, eines höheren Produktivitätsbedarfs und von Störungen durch neue und innovative Marktteilnehmer. Ein aufstrebender Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere die Analyse kleiner, systemspezifischer Datensätze, kann zur Verbesserung der Arzneimittelentwicklung und der personalisierten Medizin genutzt werden.
• Laut einer in Science Translational Medicine veröffentlichten Studie kann die Quadratic Phenotypic Optimization Platform (QPOP), eine KI-Plattform, die Kombinationstherapie bei Bortezomib-resistentem multiplem Myelom, die zur Identifizierung der besten Medikamentenkombinationen für einzelne Patienten mit multiplem Myelom dient, erheblich verbessern.
• Darüber hinaus erfordern komplexe Krankheiten wie Krebs häufig wirksame Medikamentenkombinationen, um eine signifikante therapeutische Wirkung zu erzielen. Da die Medikamente in diesen Kombinationstherapien immer spezifischer auf molekulare Ziele reagieren, wird es immer schwieriger, wirksame Medikamentenkombinationen zu entwickeln und die richtige Medikamentenkombination für den richtigen Patienten auszuwählen. Aufgrund der hohen durchschnittlichen Entwicklungskosten (rund 2 Milliarden US-Dollar für eine neu zugelassene Behandlung), der geringen Erfolgsquote bei klinischen Studien mit Medikamenten (unter 12 %), dem geringen Return-on-Investment (ROI) aufgrund geringerer Gesundheitsausgaben und der Konzentration auf seltene Krankheiten Die Arzneimittelforschung wird immer ineffizienter.
• Klinische Studienforschung ist ein umfangreicher Fortschritt, der mit Hilfe von KI auf vielfältige Weise reduziert werden kann. Eine Möglichkeit besteht darin, fortschrittliche prädiktive Analysen für ein breites Datenspektrum zu nutzen, um schnell Kandidaten für klinische Studien für Zielpopulationen zu identifizieren. Darüber hinaus können Anwendungen des maschinellen Lernens klinische Studien effizienter machen, indem sie Aufgaben wie die Berechnung idealer Stichprobengrößen, die Erleichterung der Patientenrekrutierung und die Verwendung von Krankenakten zur Minimierung von Datenfehlern erleichtern.
• Künstliche Intelligenz (KI) bietet eine der vielversprechendsten und potenziell transformativsten Möglichkeiten für die Life-Science-Branche. KI wird in den kommenden Jahren ein wichtiges Investitionsziel sein, und unzählige Organisationen hoffen, ihr Potenzial auszuschöpfen. Es wird erwartet, dass die Zahl der Anwendungen weiter steigt und Investoren voraussichtlich frühzeitig in die KI-Branche einsteigen.